Et si les prochains collaborateurs… n’étaient plus humains ?

L’IA générative a constitué la grande porte d’entrée de l’IA dans les entreprises. Une nouvelle étape se dessine désormais : celle des agents autonomes. Là où l’IA générative produisait une réponse à la demande d’un salarié, l’agent peut utiliser des outils, enchaîner des actions et prendre en charge une mission complète. Chez Mistral AI, par exemple, les agents peuvent planifier des actions, mobiliser des outils externes et exécuter plusieurs étapes d’un workflow, avec intervention humaine si nécessaire. Avec un agent, le salarié commence à déléguer un processus entier.

Le phénomène n’a rien de prospectif. Selon le Work Trend Index 2025 de Microsoft, 46 % des dirigeants dans le monde déclarent que leur entreprise utilise déjà des agents pour automatiser entièrement des flux de travail, contre 35 % en France. Et 71 % des dirigeants français prévoient d’y recourir d’ici 12 à 18 mois. Une équipe pourrait-elle demain réunir 12 collaborateurs humains, 40 agents spécialisés et quelques robots pour les tâches physiques ? C’est le scénario de l’entreprise hybride.

De l’automatisation à la réingénierie des processus

Pour Stéphane Roder, Partner IA Wavestone, fondateur d’AI Builders et auteur du Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise, la rupture est nette : « Les agents IA ne font pas que remplacer des tâches à faible valeur ajoutée. Ils orchestrent des workflows complexes de bout en bout. » Il refuse toutefois de considérer l’agent comme un salarié : « C’est un outil très sophistiqué à qui on fixe des objectifs », mais qui n’a en aucune manière tout le potentiel d’un humain.

Cette hybridation ne signifie pas nécessairement destruction massive d’emplois, mais redéfinition des activités. Selon Coface, l’IA agentique pourrait automatiser au moins 30 % des tâches dans une profession sur huit. « Ce que vivent les organisations, c’est moins une substitution qu’une recomposition profonde des rôles », explique Delphine Remy-Boutang, fondatrice et Présidente de JFD, à l’origine du Baromètre européen de l’IA (JFD et EY Fabernovel). Sa troisième édition, Human by Design, explore la capacité de l’Europe à transformer les organisations et à préparer les talents à un environnement de travail augmenté. Pour elle, l’unité d’analyse n’est plus le métier, mais la tâche. L’entreprise hybride consiste à redessiner les workflows, les responsabilités et les mécanismes de décision entre humains et IA.

Chez HubSpot, cette recomposition est déjà à l’œuvre : les collaborateurs ont créé près de 4 000 agents d’IA. En recrutement, 80 % de la planification des entretiens est automatisée et, en ingénierie, le nombre de lignes de code produites par personne a bondi de 73 %. Helen Russell, Chief People Officer de HubSpot, résume cette logique : « l’agent absorbe le volume ; l’humain reste garant du niveau d’exigence. »

Quand l’entreprise devient hybride

Mais déplacer le travail ne suffit pas. Si l’agent prend en charge une partie de l’activité, il faut redéfinir les frontières de la responsabilité : qui fixe les objectifs du salarié ? Qui évalue sa performance ? Quand doit-il laisser la main ? Qui assume la décision lorsqu’il se trompe ? Dans l’entreprise hybride, ces questions deviennent des questions d’organisation et de management, avec trois défis imposés aux DRH :

• le renouvellement des générations : une étude de Stanford révèle un écart de trajectoire d’emploi de 19 % pour les 22-25 ans dans les métiers très exposés à l’IA. « Si l’IA automatise les tâches formatrices des juniors (analyse, rédaction, modélisation), comment construit-on l’expertise de demain ? », alerte Delphine Remy-Boutang. Des initiatives comme la Thales School of AI et son Passeport IA cherchent ainsi à reconstruire de nouvelles voies d’apprentissage.
• L’équité d’accès et la performance IA : des entreprises comme Septeo explorent l’intégration de la « performance IA » dans la mobilité interne. Mais cela exige de veiller à l’équité d’accès aux outils. Un enjeu fort chez L’Oréal, qui veille à inclure l’ensemble des équipes.
• la charge cognitive invisible : la multiplication des agents impose un multitâche permanent (AI brain fry). Passer de l’exécution à la supervision exige une vigilance constante, créant une charge mentale sous-estimée.

Pour Jean-Manuel Soussan, DRH du groupe Bouygues, l’enjeu est celui de l’acculturation et de l’employabilité. « Compagnon, ingénieur, DSI, directeur technique, créatif… au sein d’un groupe comme le nôtre, où coexistent des métiers très différents, se pose aussi la question du générationnel : les jeunes, IA natifs, les seniors qui pour certains intègrent moins facilement l’IA, et les 30-50 ans qui potentiellement peuvent avoir plus d’appréhension. Notre objectif est d’acculturer tous les métiers et toutes les générations à l’IA. »

Mais le DRH refuse de réduire l’IA à la question de la déqualification. « On devrait s’intéresser à la fois aux nouvelles compétences gagnées et à l’IA comme réponse à la crise démographique. » Chez Bouygues Telecom, les chargés de clientèle utilisent déjà l’IA pour répondre plus rapidement aux demandes, avec un bénéfice sur la satisfaction client comme sur leur bien-être. Sur les chantiers, des caméras équipées d’IA détectent les mouvements des engins pour préserver l’intégrité physique des salariés, tandis que les exosquelettes peuvent réduire la pénibilité.

Biais d’automation et délitement du collectif

Superviser une IA ne signifie pas seulement vérifier une réponse. Il faut savoir quand lui faire confiance, détecter ses erreurs, comprendre ses limites et reprendre la main. Cette supervision se heurte toutefois à leur opacité technique. Stéphane Roder met en garde contre le Dark Knowledge, cette connaissance implicite mobilisée par le modèle sans pouvoir expliciter son raisonnement, et contre la misgeneralisation, qui consiste à appliquer une règle au mauvais contexte.

Laurence Devillers, professeure à Sorbonne Université et chercheuse au CNRS spécialiste des interactions humain-machine, alerte quant à elle sur le « biais d’automation » : « l’utilisation régulière de l’IA peut créer une dépendance qui atrophie le jugement humain. Le problème n’est pas seulement que la machine puisse se tromper, c’est aussi que l’humain puisse progressivement perdre la capacité et la vigilance nécessaires pour détecter ses erreurs. »

La chercheuse redoute aussi une dégradation du collectif : « Si les collaborateurs ne partagent plus leurs raisonnements au quotidien, c’est toute la transmission de l’expérience qui s’arrête. Il est plus intelligent de libérer du temps pour discuter plutôt que de libérer des postes utiles. »

Jean-Manuel Soussan d’ajouter : « l’IA peut aussi devenir un « bon sujet transverse » pour rebattre les cartes des processus. Aux managers de démystifier ses usages et d’encourager les salariés à partager leurs expériences individuelles ».

Le manager devient orchestrateur

Lorsque plusieurs agents travaillent aux côtés des salariés, le management ne consiste donc plus seulement à répartir le travail. Il faut aussi fixer les objectifs et les niveaux d’autonomie des agents, évaluer leurs résultats, déterminer quand l’humain doit reprendre la main et assumer la responsabilité finale.

Delphine Remy-Boutang résume le risque : l’IA pourrait creuser les écarts entre les entreprises qui transforment leur organisation et celles qui se contentent d’ajouter des outils, ainsi qu’entre les salariés qui maîtrisent ces nouveaux leviers et les autres.

La question majeure à se poser aujourd’hui : quelle part du travail confier aux machines et quelles facultés humaines voulons-nous absolument préserver ?